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一键解锁压缩烦恼！高效安全免费解压缩神器全面深度剖析

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山峰999·2025-03-16 22:24

Adobe Firefly 技术浅析（三）：GANs 的改进

生成式对抗网络（GANs）在图像生成领域取得了显著的进展，但原始的GANs在训练稳定性、生成质量以及多样性方面存在一些挑战。

爱研究的小牛·2025-03-16 21:50

LeetCode 每日一题 2025/3/10-2025/3/16

记录了初步解题思路以及本地实现代码；并不一定为最优也希望大家能一起探讨一起进步目录3/102269.找到一个数字的K美丽值3/112012.数组美丽值求和3/123305.元音辅音字符串计数I3/133306

alphaTao·2025-03-16 20:11

关于stable diffusion的lora训练在linux远程工作站的部署

在学校Arc中部署loratraining，一大问题就是依赖缺失和冲突。可以利用miniconda或者anaconda建立虚拟环境来解决。安装anaconda或者miniconda（官网上也有教程）：wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.shchmod+xAnaconda3-5.3.0-Linux-x8

回天一梦·2025-03-16 19:02

SD教程 : Stable Diffusion WebUI 云端部署

StableDiffusionWebUI部署要求的朋友们，不用担心，我们可以租用GPU进行部署，在对比使用了多个云平台（矩池云/AutoDL/青椒云）之后，我强烈推荐揽睿星舟云平台，原因如下：•新用户注册即送无门槛

AI想象家·2025-03-16 19:31

新手村：混淆矩阵

《PythonCrashCourse》或在线教程（如Codecademy）scikit-learn基础掌握模型训练、预测、评估的基

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

即插即用模块--KANLinear

在相同迭代次数下超越传统MLP，不仅训练速度更快，收敛性更好，而且在拟合复杂函数时的精度也明显提高。

苏格拉没有鞋底·2025-03-16 17:51

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。

代码的建筑师·2025-03-16 17:51

如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化呢?

一、OCP部署升级1．OCP升级（1）4.2.1BP1升级到4.2.2，本来以为毫无波澜但是下载完毕一键包并完成前期准备工作启动后发现无

·2025-03-16 17:04

IMWeb提升营Day4 | 训练题19：顺时针打印矩阵

题目描述输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字，例如，如果输入如下矩阵：12345678910111213141516则依次打印出数字1,2,3,4,8,12,16,15,14,13,9,5,6,7,11,10.12345678910111213141516123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343

rical730·2025-03-16 17:19

Java开发第一坑：记一次MySQL ON DUPLICATE KEY UPDATE影响行数异常排查：从现象到解决的全过程

记一次MySQLONDUPLICATEKEYUPDATE影响行数异常排查：从现象到解决的全过程一、问题现象：神秘的计数器异常由于学习JAVA开发时间不长，也没有进行系统性学习，由于项目需要就草草的开始了程序开发

猿享天开·2025-03-16 17:48

Day9：二进制中1的个数

编写一个函数，输入是一个无符号整数（以二进制串的形式），返回其二进制表达式中数字位数为'1'的个数（也被称为汉明重量).）示例1：输入：n=11(控制台输入00000000000000000000000000001011

m0_65150762·2025-03-16 17:47

基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践

目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念

zhangjiaofa·2025-03-16 15:08

大语言模型微调和大语言模型应用区别

大语言模型微调和大语言模型应用区别微调与应用LLM的区别微调大语言模型（LLM）是指取一个已经预训练好的模型，进一步用特定数据集训练，使其更好地适应某个任务或领域，比如为医疗聊天机器人优化医疗术语理解。

AI Echoes·2025-03-16 15:34

呵护斜颈老人：解锁护理关键，重塑健康生活

康复训练是护理的关键环节。鼓

全力以赴66·2025-03-16 15:31

【实验五一维数组】7-2 sdut-C语言实验-整数位

7-2sdut-C语言实验-整数位输入一个不多于5位的正整数，要求：（1）求出它是几位数；//一个计数循环（2）分别输出每一位数字；//正序输出各位数字（3）按逆序输出各位数字。

卡西莫多~·2025-03-16 14:25

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集

这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。然而，如何有效地构建和利用开源指令数据集，仍然是一个值得深入探讨的话题。2.核

AI天才研究院·2025-03-16 13:17

Python3 【项目实战】深度解析：赛跑成绩统计分析工具

本工具通过程序化处理赛跑数据，自动计算各选手成绩及整体统计指标，主要应用于：学校运动会成绩实时统计田径锦标赛的自动化成绩公示运动员训练数据分析2.技术定位：时间数据处理与统计计算的典型案例字典数据结构的实践应用面向过程编程的教学范例二

李智 - 重庆·2025-03-16 12:11

主流开源大模型能力对比矩阵

模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练

时光旅人01号·2025-03-16 12:09

【C++】栈的基础语法详解

1.定义一个栈stacks;栈的顺序入栈（1）栈中：1入栈（2）栈中：12入栈（3）栈中：123出栈栈中：12出栈栈中：1出栈栈中：无2.增加/删除(1).增加（入栈)增加需要用到‘push’函数（万能头文件中包含栈的函数

MAX20131115·2025-03-16 11:37

用 Verilog 实现 0 到 18 计数器：从原理到实践的全解析

在数字电路设计中，计数器是极为重要的基础部件，广泛应用于各类数字系统。

君临天下.鑫·2025-03-16 11:05

html-to-image的使用及图片变形和无图问题修复

html-to-image的使用及图片变形和无图问题修复最近迭代的时候因为新增了一个需求，需要前端提供素材及样式给后端，后端同步渲染，但是因为部分样式问题后端无法实现所以决定前端将页面生成图片然后传递给后端使用

庸懒·2025-03-16 10:00

基于 svm 的金融咨询情感分析

金融咨询处理1.利用7万多条利好/利空语料（已经标注好的，分为1正性，-1负性两类），首先采用B-gram卡方差提取特征词汇2.使用卡方提取的特征词为每一篇咨询建立向量表示模型3.使用向量进行svm分割，训练语料

ouprince·2025-03-16 10:28

DeepSeek结合Python炒股：编写量化交易策略的5个关键技巧

python炒股(0):申请官方API接口,个人账户无门槛python炒股自动化(1):量化交易接口区别Python炒股自动化(2):取股票实时数据和历史数据Python炒股自动化(3):分析实时数据和历史数据

财云量化·2025-03-16 10:24

垃圾收集算法

常见算法引用计数记录每个对象的引用次数，当引用次数为零时回收对象标记-清除根引用可达分析、扫描内存回收不可达对象分代回收基于观察到大多数对象生命周期较短，而少数对象生命周期较长的优化算法空闲回收在CPU

zhangpeng455547940·2025-03-16 09:53

华为OD机试 - 代码编辑器（Java & JS & Python）

支持的指令(X为大于等于0的整数,word为无空格的字符串)：FORWARDX指针向前(右)移动X,如果指针移动位置超过了文本末尾，则将指针移动到文本末尾BACKWARDX指针向后(左)移动X,如果指针移动位置超过了文本开头

清水乐园·2025-03-16 09:53

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去

可问可问春风·2025-03-16 09:22

华为OD机试 - 网上商城优惠活动（Python/JS/C/C++ 2023 B卷 100分）

一、题目描述某网上商城举办优惠活动，发布了满减、打折、无门槛3种优惠券，分别

哪吒·2025-03-16 09:49

华为OD机试 - 反射计数 - 矩阵（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 200分）

华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。一、题目描述给定一个包含0和1的二维矩阵,给定一个初始位置和速度。一个物体从

哪吒·2025-03-16 09:16

无重复字符的最长子串（滑动窗口）

3.无重复字符的最长子串-力扣（LeetCode）3.无重复字符的最长子串-给定一个字符串s，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。

码农小王·2025-03-16 08:15

LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key

在LLaMA-Factory进行SFT（Directivesupervisionfine-tuning指令监督微调）时，训练数据的格式非常重要，因为大模型依赖标准化的数据结构来学习指令-响应模式。

背太阳的牧羊人·2025-03-16 08:43

JVM GC四大算法

JVMGC四大算法文章目录JVMGC四大算法GC四大算法一、引用计数法二、复制算法（COPY）三、标记清除算法（MARK-SWEEP）四、标记整理算法（MARK-COMPACT）五、总结GC四大算法一、

coding_-_半生·2025-03-16 07:10

Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题

1.读取数据首先，我们从Excel文件中读取训练集和测试集：2.训练集划分我们将80%的数据用于训练，20%用于验证。3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型，并存储预测结果。

Subject.625Ruben·2025-03-16 06:05

【prompt实战】知乎问题解答专家

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。

姚瑞南·2025-03-16 06:04

DeepSeek全栈开发指南：从代码生成到分布式训练的黑科技解析

一、DeepSeek技术新突破：程序员必须掌握的MoE架构实战2025年2月25日，DeepSeek开源了专为MoE模型设计的DeepEP通信库，这项技术革新直接影响了分布式训练和推理效率。

AI创享派·2025-03-16 06:00

java Stream API中的聚合操作

常见的聚合操作包括求和、求平均值、查找最大值/最小值、计数等。在Java的StreamAPI中，聚合操作是通过终端操作（TerminalOperations）来实现的。

27xixi·2025-03-16 05:54

Redis 常用数据类型

计数器（如文章阅读量、库存扣减）。分布式锁（结合SETNX命令

27xixi·2025-03-16 05:22

提出机器人自主学习新范式，深大团队最新顶会论文，刷新6大复杂任务SOTA

在多个高维度机器人任务上，在仅使用89%训练样本的情况下，比现有SOTA方法平均性能提升95.3%。众所周知，随着机器人技术的快速发展，其应用已渗透至日常生活和工业生产场景。

·2025-03-16 04:50

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据，还能在高维数据中发现潜在的模式和结构，这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解，通过降维，我们可以将其转换为二维或三维空间，便于可视化

kkchenkx·2025-03-16 04:17

MySQL 深度分页如何优化？

这个操作会产生大量的无用IO/CPU消耗范围查询1.当ID能保证连续无空缺时，可以使用范围查询。

司徒阿宝·2025-03-16 04:47

第20篇：从零开始构建NLP项目之电商用户评论分析：模型训练阶段

大家好，今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目，特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节，通过合理的调参和优化，可以显著提升模型性能。

Gemini技术窝·2025-03-16 04:46

使用yolo训练自己的模型数据遇到的问题

1、报错：NolabelsfoundinD:\xxx\valid\labels.cache查找网上的文章大多都是说文件目录没按规定创建，但我检查了我的目录没问题，后来发现是labels文件夹里的txt文件和images文件夹的图片没有一一对应，对应好之后问题解决2、解决完上个问题之后还是不报上面的错了但还是FatalPythonerror:Aborted；Restartingkernel...检查

次次皮·2025-03-16 03:12

【AI】Transformer布道：让AI学会“左顾右盼”的超级大脑！（扫盲帖）

你可以想象我们是从“什么是注意力”开始，一步步搭积木，直到把整个Transformer这台“机器”组装起来，然后再看看它能干什么、怎么训练、为什么厉害。

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

轻松管理CSV数据，Python csv库全解析

五个简单的库函数使用方法1.读取CSV文件2.写入CSV文件3.使用DictReader读取CSV4.使用DictWriter写入CSV5.指定分隔符五个场景使用代码说明场景1：读取CSV并统计数据场景

嘎啦AGI实验室·2025-03-16 03:36

NPU的应用场景：从云端到边缘

模型训练加速：在大规模训练任务中，NPU可以作为加速单元，提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头：在安防监控中，NPU可以实时处理视频流，实现目标检测和跟踪。

绿算技术·2025-03-16 02:29

NPU的工作原理：神经网络计算的流水线

NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据（如图像、语音）通过接口传输到NPU。

绿算技术·2025-03-16 02:28

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

如何快速开发一款AI小程序？基于微信云开发的实战指南

本文将深入讲解如何利用微信云开发快速搭建一款AI小程序，展示从模型训练到云端部署的完整流程。准备工作在开始开发之前，确保完成以下准备工作：

一键难忘·2025-03-16 00:21

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时，即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法，并提供一套系统化的解决方案，帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。

trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化